¿Qué es el servicio Face de Azure AI?
El servicio Face de Azure AI ofrece algoritmos de IA que detectan, reconocen y analizan caras humanas en las imágenes. El software de reconocimiento facial es importante en muchos escenarios diferentes, como la identificación, el control de acceso sin contacto y el desenfoque facial para la privacidad.
Puede usar el servicio Face mediante el uso de un SDK de biblioteca cliente o invocar la API de REST directamente. Siga el inicio rápido para comenzar.
O pruebe las funcionalidades del servicio Face de forma rápida y sencilla en el explorador mediante Vision Studio.
Precaución
El acceso al servicio Face está limitado en función de los criterios de idoneidad y uso para apoyar nuestros principios de inteligencia artificial responsable. El servicio Face solo está disponible para clientes y asociados administrados por Microsoft. Use el formulario de admisión de reconocimiento facial para solicitar acceso. Para obtener más información, consulte la página Acceso limitado de Face.
Esta documentación contiene los siguientes tipos de artículos:
- Los inicios rápidos son instrucciones paso a paso que permiten realizar llamadas al servicio y obtener los resultados en un breve período de tiempo.
- Las guías paso a paso contienen instrucciones para usar el servicio de maneras más específicas o personalizadas.
- Los artículos conceptuales proporcionan explicaciones detalladas de la funcionalidad y las características del servicio.
- Los tutoriales son guías más largas que muestran cómo usar este servicio como componente en soluciones empresariales más amplias.
Para obtener un enfoque más estructurado, siga un módulo de entrenamiento para Face.
Casos de uso de ejemplo
Verificar la identidad de usuario: verifique una persona con una imagen facial de confianza. Esta verificación podría usarse para conceder acceso a propiedades digitales o físicas, como una cuenta bancaria, el acceso a un edificio, etc. En la mayoría de los casos, la imagen de cara de confianza podría provenir de un identificador emitido por el gobierno, como un pasaporte o una licencia de conducir, o podría provenir de una foto de inscripción tomada en persona. Durante la verificación, la detección de la vivacidad puede desempeñar un rol fundamental a la hora de verificar que la imagen procede de una persona real y no de una foto impresa o una máscara. Para más detalles sobre la verificación con vivacidad, consulte el tutorial de vivacidad. Para la verificación de la identidad sin vivacidad, siga el inicio rápido.
Detección de vivacidad: la detección de vivacidad es una característica contra la suplantación de identidad que comprueba si un usuario está físicamente presente delante de la cámara. Se usa para evitar ataques de suplantación de identidad mediante una foto impresa, un vídeo o una máscara 3D de la cara del usuario. Tutorial de vivacidad
Control de acceso sin contacto: en comparación con los métodos actuales, como tarjetas o vales, la identificación de caras opcional permite una experiencia de control de acceso mejorada a la vez que se reducen los riesgos de seguridad e higiene por uso compartido, pérdida o robo de tarjetas. El reconocimiento facial ayuda al proceso de registro de una persona en el conjunto de registros en aeropuertos, estadios, parques temáticos, edificios, mostradores de recepción de oficinas, hospitales, tiendas, gimnasios, clubes o escuelas.
Difuminado de caras: difuminado o desenfoque de las caras detectadas de personas grabadas en un vídeo para proteger su privacidad.
Advertencia
El 11 de junio de 2020 Microsoft anunció que no venderá tecnología de reconocimiento facial a los departamentos de policía de Estados Unidos hasta que se promulgue un reglamento estricto cimentado en los derechos humanos. Por lo tanto, es posible que los clientes no usen las características o la funcionalidad del reconocimiento facial incluidas en los servicios de Azure, como Face o Video Indexer, si un es un departamento de policía de Estados Unidos o permite el uso de dichos servicios por parte de cualquiera de ellos. Al crear un nuevo recurso de Face, debe reconocer y aceptar en Azure Portal que no va a utilizar el servicio en o para un departamento de seguridad en Estados Unidos y que ha revisado la documentación de IA responsable y usará este servicio de acuerdo con él.
Detección y análisis de caras
La detección de caras es necesaria como primer paso en todos los demás escenarios. API Detect detecta caras humanas en una imagen y devuelve las coordenadas del rectángulo en sus ubicaciones. También devuelve un id. único que representa los datos de la cara almacenada. Esto se usa en operaciones posteriores para identificar o verificar caras.
Si lo desea, la detección de caras puede extraer un conjunto de atributos faciales, como la posición de la cabeza, la edad, las emociones, el vello facial y las gafas. Estos atributos son predicciones generales, no clasificaciones reales. Algunos atributos son útiles para asegurarse de que la aplicación obtiene datos faciales de alta calidad cuando los usuarios por sí mismos se agregan a un servicio Face. Por ejemplo, la aplicación podría aconsejar a los usuarios que se quiten las gafas de sol si llevan gafas de sol.
Precaución
Microsoft ha retirado las funcionalidades de reconocimiento facial que se pueden usar para intentar deducir los estados emocionales y los atributos de identidad que, si se usan indebidamente, pueden reducir a las personas a estereotipos, y someterlas a discriminación o denegación injusta de servicios. Estas incluyen funcionalidades que predicen emociones, sexo, edad, sonrisa, cabello facial, cabello y maquillaje. Aquí puede encontrar más información sobre esta decisión.
Para más información sobre la detección de caras y análisis, consulte el artículo sobre los conceptos de la Detección de caras. Vea también la documentación de referencia de Detect API.
Puede probar la detección de caras de forma rápida y sencilla en el explorador mediante Vision Studio.
Detección de vivacidad
Importante
Los SDK de cliente de Face para la vivacidad son una característica cerrada. Debe solicitar el acceso a la característica de vivacidad rellenando el formulario de acceso de reconocimiento facial. Cuando su suscripción a Azure tenga acceso, podrá descargar el SDK de vivacidad de Face.
La detección de la vivacidad de Face puede usarse para determinar si una cara en un flujo de vídeo de entrada es real (en directo) o falsa (suplantación). Se trata de un bloque de creación crucial en un sistema de autenticación biométrica para evitar ataques de suplantación de identidad por parte de impostores que intentan obtener acceso al sistema mediante una fotografía, vídeo, máscara u otros medios para suplantar a otra persona.
El objetivo de la detección de la vivacidad es asegurarse de que el sistema está interactuando con una persona viva físicamente presente en el momento de la autenticación. Estos sistemas se han vuelto cada vez más importantes con el aumento de las finanzas digitales, el control de acceso remoto y los procesos de verificación de identidad en línea.
La solución de detección de vivacidad defiende con éxito contra una variedad de tipos de falsificación que van desde impresiones en papel, máscaras 2D/3D y presentaciones falsas en teléfonos y ordenadores portátiles. La detección de la vivacidad es un área de investigación activa, en la que se realizan mejoras continuas para contrarrestar los ataques de suplantación de identidad cada vez más sofisticados con el paso del tiempo. Las mejoras continuas se implementarán en el cliente y los componentes de servicio a lo largo del tiempo, ya que la solución general se vuelve más sólida para los nuevos tipos de ataques.
Nuestra solución de detección de vivacidad cumple el cumplimiento de iBeta Level 1 y 2 ISO/IEC 30107-3.
Tutorial
Documentos de referencia del SDK de vivacidad de Face:
Reconocimiento facial
Las empresas y las aplicaciones modernas pueden usar las tecnologías de reconocimiento facial, incluidas la verificación facial (coincidencia "uno a uno") y la identificación de la cara (coincidencia "uno a muchos") para confirmar que un usuario es quien dice ser.
Importante
Si utiliza productos o servicios de Microsoft para procesar datos biométricos, es responsable de: (i) notificar a los interesados, incluso respecto a los periodos de retención y destrucción; (ii) obtener el consentimiento de los interesados; y (iii) eliminar los datos biométricos, todo ello según corresponda y se requiera en virtud de los Requisitos de Protección de datos aplicables. "Datos biométricos" tendrá el significado establecido en el artículo 4 del GDPR y, si procede, términos equivalentes en otros requisitos de protección de datos. Para obtener información relacionada, consulte Datos y privacidad de Face.
Identificación
La identificación facial puede abordar la coincidencia "de uno a varios" de una cara de una imagen con un conjunto de caras en un repositorio seguro. Los candidatos de coincidencia se devuelven en función de la coincidencia de sus datos faciales con la cara de la consulta. Este escenario se utiliza para conceder acceso a un edificio o aeropuerto a un determinado grupo de personas o para comprobar el usuario de un dispositivo.
La siguiente imagen muestra un ejemplo de una base de datos llamada "myfriends". Cada grupo puede contener hasta un millón de objetos de persona diferentes. Cada objeto de persona puede tener hasta 248 caras registradas.
Una vez creado y entrenado un grupo, puede realizar la identificación en el grupo con una cara nueva detectada. Si la cara se identifica como una persona en el grupo, se devuelve el objeto de persona.
Comprobación
La operación de comprobación responde a la pregunta "¿Estas dos caras pertenecen a la misma persona?".
La verificación también es una coincidencia "uno a uno" de una cara de una imagen con otra cara de un repositorio seguro o una foto para verificar que son la misma persona. La verificación puede usarse para el control de acceso, como en el caso de una aplicación bancaria que habilita a los usuarios a abrir una cuenta de crédito a distancia haciéndose una nueva foto y enviándola junto con una foto de su documento de identidad con fotografía. También se puede usar como comprobación final en los resultados de una llamada API de identificación.
Para obtener más información sobre el reconocimiento facial, consulte la guía de conceptos de Reconocimiento facial o las guías de documentación de referencia de las API de Identificación y Verificación.
Búsqueda de caras similares
La operación de búsqueda de similares realiza una coincidencia facial entre una cara objetivo y un conjunto de caras candidatas, y busca un conjunto más reducido de caras parecidas a la cara objetivo. Esto resulta útil para realizar una búsqueda de caras por imagen.
El servicio admite dos modos de funcionamiento, matchPerson y matchFace. El modo matchPerson devuelve las caras parecidas tras filtrar por la misma persona mediante Verify API. El modo matchFace ignora el filtro de la misma persona. Devuelve una lista de caras candidatas similares que pueden o no pertenecer a la misma persona.
En el siguiente ejemplo se muestra la cara objetivo:
Y estas imágenes son las caras candidatas:
Para buscar cuatro caras parecidas, el modo matchPerson devuelve A y B, que muestran a la misma persona como cara objetivo. El modo matchFace devuelve A, B, C y D, exactamente cuatro candidatos, aunque algunos no sean la misma persona que el objetivo o tengan poca similitud. Para más información, vea la guía de conceptos Reconocimiento facial o la documentación de referencia de Find Similar API.
Agrupación de caras
La operación de agrupación divide un conjunto de caras desconocidas en varios grupos más pequeños en función de la similitud. Cada grupo es un subconjunto apropiado separado del conjunto original de caras. También devuelve una única matriz "messyGroup" que contiene los identificadores de caras para los que no se han encontrado similitudes.
Todas las caras de un grupo devuelto pertenecerán probablemente a la misma persona, pero puede haber varios grupos diferentes para una única persona. Estos grupos se distinguen por otro factor, por ejemplo, la expresión. Para más información, vea la guía de conceptos Reconocimiento facial o la documentación de referencia de Group API.
Requisitos de entrada
Requisitos generales de entrada de imágenes:
- Los formatos de imagen de entrada admitidos son JPEG, PNG, GIF(el primer fotograma) y BMP.
- El tamaño del archivo de imagen no debe ser superior a 6 MB.
Requisitos de entrada para la detección de caras:
- El tamaño mínimo detectable de la cara es de 36 x 36 píxeles en una imagen no superior a 1920 x 1080 píxeles. Las imágenes de más de 1920 x 1080 píxeles tienen un tamaño mínimo detectable de la cara proporcionalmente mayor. Reducir el tamaño de la cara podría provocar que no se detecten algunas caras, aunque sean mayores que el tamaño mínimo detectable.
- El tamaño máximo de cara detectable es 4096 x 4096 píxeles.
- Las caras fuera del intervalo de tamaño de 36 x 36 a 4096 x 4096 píxeles no se detectarán.
Requisitos de entrada para el reconocimiento facial:
- Es posible que algunas caras no se reconozcan debido a la composición de fotos, como:
- Imágenes con iluminación extrema, por ejemplo, fuerte contraluz.
- Obstáculos que bloquean uno o los dos ojos.
- Diferencias en el tipo de pelo o vello facial.
- Cambios en la apariencia facial debido a la edad.
- Expresiones faciales extremas.
Seguridad y privacidad de datos
Al igual que sucede con todos los recursos de servicios de Azure AI, los desarrolladores que usan el servicio Face deben estar al tanto de las directivas de Microsoft sobre los datos de los clientes. Para más información, vea la página de servicios de Azure AI en Microsoft Trust Center.
Pasos siguientes
Siga una guía de inicio rápido para codificar los componentes básicos de una aplicación de reconocimiento facial en el idioma de su elección.